Usando la función set.seed(20__) y colocando sus dos últimos números de cédula en los espacios con guiones al piso, realice las siguientes actividades:
set.seed(2041)
M_1=rnorm(n=120,mean=5,sd=0.85) %>% round (2)
M_1## [1] 4.62 6.41 5.73 4.90 5.22 4.95 4.44 5.33 4.55 3.43 4.37 3.89 5.78 3.75 4.88
## [16] 5.20 6.01 6.06 5.16 3.47 4.26 4.94 3.48 5.48 4.27 5.15 5.71 5.92 5.27 4.64
## [31] 4.73 5.32 3.63 4.66 5.56 5.09 4.28 5.45 4.33 4.92 6.35 5.51 6.64 4.64 4.52
## [46] 5.45 5.25 4.93 4.78 4.74 5.58 6.15 5.19 4.85 4.46 4.73 4.85 3.99 4.99 4.82
## [61] 5.75 3.53 7.71 5.26 5.41 6.24 3.84 4.11 3.75 6.27 5.87 4.80 5.47 5.77 4.96
## [76] 4.86 5.21 5.11 4.83 6.17 4.10 6.26 3.44 4.62 4.23 5.51 4.75 5.05 4.34 5.16
## [91] 3.98 7.91 4.17 5.70 5.07 3.60 5.28 4.30 5.16 4.50 5.33 4.42 4.85 3.56 4.57
## [106] 6.96 5.04 6.68 3.45 4.97 5.45 5.79 4.08 4.87 6.42 5.29 5.76 5.42 3.83 6.02M_2=rbinom(n=120,size=20,prob=0.8)
M_2## [1] 18 16 16 15 15 16 15 17 17 17 18 16 18 17 15 14 14 19 16 14 15 16 15 16 17
## [26] 15 18 17 16 17 17 17 14 16 15 16 15 17 16 13 19 18 18 17 16 18 15 17 17 19
## [51] 17 18 16 15 18 14 18 16 13 16 17 17 16 17 18 15 18 18 15 16 17 16 18 17 17
## [76] 16 18 16 13 14 15 15 17 18 18 16 14 14 18 18 19 17 16 18 16 15 17 15 16 12
## [101] 15 15 13 18 15 16 16 14 16 18 15 18 12 19 19 15 18 17 17 15M_3=rpois(n=120,lambda=10.5)
M_3## [1] 9 8 9 12 11 7 15 8 10 18 16 7 12 14 10 11 10 10 9 13 15 13 14 9 16
## [26] 10 10 14 17 10 7 20 7 8 8 16 14 9 10 10 15 11 7 12 6 9 9 9 11 16
## [51] 20 9 11 9 7 16 1 10 10 10 8 7 19 14 6 10 10 7 15 8 14 10 4 14 9
## [76] 7 8 9 15 12 9 7 13 12 8 9 8 7 6 16 15 11 15 11 13 13 10 12 6 11
## [101] 11 11 14 10 14 12 11 13 13 3 10 11 14 7 9 14 12 10 7 5M_4=sample.int(n=300,120,replace=TRUE)
M_4## [1] 140 31 144 286 257 110 252 245 24 295 196 33 62 167 261 86 299 94
## [19] 116 193 251 97 136 159 164 58 75 185 251 251 117 267 181 125 243 280
## [37] 115 286 21 209 276 146 104 125 296 213 108 162 115 158 211 188 17 162
## [55] 76 284 47 178 150 118 263 20 196 173 40 254 190 222 130 24 88 18
## [73] 185 196 41 104 176 240 45 22 214 85 5 244 290 108 264 204 216 13
## [91] 174 106 71 224 33 28 91 177 208 166 202 143 155 54 10 249 43 51
## [109] 142 264 156 244 77 108 209 179 32 79 253 160M_5.1=rbernoulli(n=120,p=0.75)
M_5=ifelse(M_5.1,"presente","ausente")
M_5## [1] "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente"
## [7] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "ausente"
## [13] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "ausente"
## [19] "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [25] "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente"
## [31] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "ausente"
## [37] "presente" "ausente" "ausente" "presente" "presente" "ausente"
## [43] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "ausente"
## [49] "presente" "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente"
## [55] "ausente" "presente" "presente" "presente" "ausente" "presente"
## [61] "presente" "ausente" "presente" "ausente" "ausente" "presente"
## [67] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [73] "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [79] "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "ausente"
## [85] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [91] "ausente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente"
## [97] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [103] "presente" "ausente" "presente" "ausente" "presente" "presente"
## [109] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [115] "presente" "ausente" "ausente" "presente" "ausente" "presente"M_6=gl(3,40,labels = c("S","PA","MA"), ordered(FALSE), length = 120)
M_6## [1] S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S
## [26] S S S S S S S S S S S S S S S PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA
## [51] PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA
## [76] PA PA PA PA PA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA
## [101] MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA
## Levels: S < PA < MAM_7.1=runif(120, min=0, max=1.2)
M_7=if_else(M_7.1<0.5,"FO","FI")
M_7## [1] "FO" "FO" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO"
## [16] "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FO"
## [31] "FI" "FI" "FO" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI"
## [46] "FI" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI"
## [61] "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO"
## [76] "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI"
## [91] "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FO" "FO"
## [106] "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI"Con los datos generados en la actividad 1 desarrolle la siguiente actividad:
Df=data.frame(Biomasa=M_1,Flores.r=M_2,Flores.d=M_3,Hojas.d=M_4,Plaga=M_5,Estatus=M_6,Fertilización=M_7)
head(Df)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 4.62 18 9 140 presente S FO
## 2 6.41 16 8 31 presente S FO
## 3 5.73 16 9 144 ausente S FO
## 4 4.90 15 12 286 presente S FO
## 5 5.22 15 11 257 presente S FO
## 6 4.95 16 7 110 presente S FIDf%>%dim()## [1] 120 7Df%>%str()## 'data.frame': 120 obs. of 7 variables:
## $ Biomasa : num 4.62 6.41 5.73 4.9 5.22 4.95 4.44 5.33 4.55 3.43 ...
## $ Flores.r : int 18 16 16 15 15 16 15 17 17 17 ...
## $ Flores.d : int 9 8 9 12 11 7 15 8 10 18 ...
## $ Hojas.d : int 140 31 144 286 257 110 252 245 24 295 ...
## $ Plaga : chr "presente" "presente" "ausente" "presente" ...
## $ Estatus : Ord.factor w/ 3 levels "S"<"PA"<"MA": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Fertilización: chr "FO" "FO" "FO" "FO" ...Df%>%class()## [1] "data.frame"Df%>%names()## [1] "Biomasa" "Flores.r" "Flores.d" "Hojas.d"
## [5] "Plaga" "Estatus" "Fertilización"Df%>%is.na() %>% sum()## [1] 0Df2_3=sample_n(Df,(120*75/100),replace=FALSE)
Df2_3[3,4]=NA
Df2_3[5,2]=NA
Df2_3 %>%
head()## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 5.33 17 8 245 presente S FO
## 2 4.73 14 16 284 presente PA FI
## 3 6.01 14 10 NA presente S FI
## 4 4.86 16 7 104 presente PA FI
## 5 4.37 NA 16 196 presente S FI
## 6 6.35 19 15 276 presente PA FIYa tenemos dos conjuntos de datos, los que podemos guardar como tib.c al completo y tib.i al incompleto. Ahora si podemos usar algunas de las funciones de dplyr() consideradas en clase.
tib.c=Df
tib.i=Df2_3tib.c %>%
select(Biomasa) %>%
head()## Biomasa
## 1 4.62
## 2 6.41
## 3 5.73
## 4 4.90
## 5 5.22
## 6 4.95tib.c %>%
select(3:6)## Flores.d Hojas.d Plaga Estatus
## 1 9 140 presente S
## 2 8 31 presente S
## 3 9 144 ausente S
## 4 12 286 presente S
## 5 11 257 presente S
## 6 7 110 presente S
## 7 15 252 presente S
## 8 8 245 presente S
## 9 10 24 presente S
## 10 18 295 presente S
## 11 16 196 presente S
## 12 7 33 ausente S
## 13 12 62 presente S
## 14 14 167 presente S
## 15 10 261 presente S
## 16 11 86 presente S
## 17 10 299 presente S
## 18 10 94 ausente S
## 19 9 116 presente S
## 20 13 193 ausente S
## 21 15 251 presente S
## 22 13 97 presente S
## 23 14 136 presente S
## 24 9 159 presente S
## 25 16 164 presente S
## 26 10 58 presente S
## 27 10 75 ausente S
## 28 14 185 presente S
## 29 17 251 presente S
## 30 10 251 presente S
## 31 7 117 presente S
## 32 20 267 presente S
## 33 7 181 presente S
## 34 8 125 presente S
## 35 8 243 presente S
## 36 16 280 ausente S
## 37 14 115 presente S
## 38 9 286 ausente S
## 39 10 21 ausente S
## 40 10 209 presente S
## 41 15 276 presente PA
## 42 11 146 ausente PA
## 43 7 104 presente PA
## 44 12 125 presente PA
## 45 6 296 presente PA
## 46 9 213 presente PA
## 47 9 108 presente PA
## 48 9 162 ausente PA
## 49 11 115 presente PA
## 50 16 158 presente PA
## 51 20 211 presente PA
## 52 9 188 ausente PA
## 53 11 17 presente PA
## 54 9 162 presente PA
## 55 7 76 ausente PA
## 56 16 284 presente PA
## 57 1 47 presente PA
## 58 10 178 presente PA
## 59 10 150 ausente PA
## 60 10 118 presente PA
## 61 8 263 presente PA
## 62 7 20 ausente PA
## 63 19 196 presente PA
## 64 14 173 ausente PA
## 65 6 40 ausente PA
## 66 10 254 presente PA
## 67 10 190 presente PA
## 68 7 222 presente PA
## 69 15 130 presente PA
## 70 8 24 presente PA
## 71 14 88 presente PA
## 72 10 18 presente PA
## 73 4 185 presente PA
## 74 14 196 ausente PA
## 75 9 41 presente PA
## 76 7 104 presente PA
## 77 8 176 presente PA
## 78 9 240 presente PA
## 79 15 45 presente PA
## 80 12 22 presente PA
## 81 9 214 ausente MA
## 82 7 85 presente MA
## 83 13 5 presente MA
## 84 12 244 ausente MA
## 85 8 290 presente MA
## 86 9 108 presente MA
## 87 8 264 presente MA
## 88 7 204 presente MA
## 89 6 216 presente MA
## 90 16 13 presente MA
## 91 15 174 ausente MA
## 92 11 106 presente MA
## 93 15 71 ausente MA
## 94 11 224 presente MA
## 95 13 33 presente MA
## 96 13 28 presente MA
## 97 10 91 presente MA
## 98 12 177 presente MA
## 99 6 208 presente MA
## 100 11 166 presente MA
## 101 11 202 presente MA
## 102 11 143 presente MA
## 103 14 155 presente MA
## 104 10 54 ausente MA
## 105 14 10 presente MA
## 106 12 249 ausente MA
## 107 11 43 presente MA
## 108 13 51 presente MA
## 109 13 142 presente MA
## 110 3 264 presente MA
## 111 10 156 presente MA
## 112 11 244 presente MA
## 113 14 77 presente MA
## 114 7 108 presente MA
## 115 9 209 presente MA
## 116 14 179 ausente MA
## 117 12 32 ausente MA
## 118 10 79 presente MA
## 119 7 253 ausente MA
## 120 5 160 presente MAtib.c %>% select(!(3:6))## Biomasa Flores.r Fertilización
## 1 4.62 18 FO
## 2 6.41 16 FO
## 3 5.73 16 FO
## 4 4.90 15 FO
## 5 5.22 15 FO
## 6 4.95 16 FI
## 7 4.44 15 FI
## 8 5.33 17 FO
## 9 4.55 17 FI
## 10 3.43 17 FO
## 11 4.37 18 FI
## 12 3.89 16 FO
## 13 5.78 18 FI
## 14 3.75 17 FO
## 15 4.88 15 FO
## 16 5.20 14 FO
## 17 6.01 14 FI
## 18 6.06 19 FI
## 19 5.16 16 FI
## 20 3.47 14 FO
## 21 4.26 15 FI
## 22 4.94 16 FI
## 23 3.48 15 FI
## 24 5.48 16 FO
## 25 4.27 17 FI
## 26 5.15 15 FI
## 27 5.71 18 FI
## 28 5.92 17 FI
## 29 5.27 16 FO
## 30 4.64 17 FO
## 31 4.73 17 FI
## 32 5.32 17 FI
## 33 3.63 14 FO
## 34 4.66 16 FO
## 35 5.56 15 FI
## 36 5.09 16 FO
## 37 4.28 15 FI
## 38 5.45 17 FI
## 39 4.33 16 FO
## 40 4.92 13 FO
## 41 6.35 19 FI
## 42 5.51 18 FO
## 43 6.64 18 FI
## 44 4.64 17 FI
## 45 4.52 16 FI
## 46 5.45 18 FI
## 47 5.25 15 FI
## 48 4.93 17 FI
## 49 4.78 17 FO
## 50 4.74 19 FO
## 51 5.58 17 FO
## 52 6.15 18 FI
## 53 5.19 16 FI
## 54 4.85 15 FI
## 55 4.46 18 FO
## 56 4.73 14 FI
## 57 4.85 18 FI
## 58 3.99 16 FI
## 59 4.99 13 FO
## 60 4.82 16 FI
## 61 5.75 17 FI
## 62 3.53 17 FI
## 63 7.71 16 FO
## 64 5.26 17 FI
## 65 5.41 18 FI
## 66 6.24 15 FI
## 67 3.84 18 FI
## 68 4.11 18 FI
## 69 3.75 15 FI
## 70 6.27 16 FO
## 71 5.87 17 FI
## 72 4.80 16 FI
## 73 5.47 18 FO
## 74 5.77 17 FO
## 75 4.96 17 FO
## 76 4.86 16 FI
## 77 5.21 18 FI
## 78 5.11 16 FI
## 79 4.83 13 FI
## 80 6.17 14 FO
## 81 4.10 15 FI
## 82 6.26 15 FO
## 83 3.44 17 FO
## 84 4.62 18 FO
## 85 4.23 18 FO
## 86 5.51 16 FI
## 87 4.75 14 FI
## 88 5.05 14 FI
## 89 4.34 18 FO
## 90 5.16 18 FI
## 91 3.98 19 FI
## 92 7.91 17 FI
## 93 4.17 16 FI
## 94 5.70 18 FI
## 95 5.07 16 FO
## 96 3.60 15 FI
## 97 5.28 17 FI
## 98 4.30 15 FO
## 99 5.16 16 FI
## 100 4.50 12 FO
## 101 5.33 15 FO
## 102 4.42 15 FO
## 103 4.85 13 FI
## 104 3.56 18 FO
## 105 4.57 15 FO
## 106 6.96 16 FI
## 107 5.04 16 FI
## 108 6.68 14 FO
## 109 3.45 16 FI
## 110 4.97 18 FO
## 111 5.45 15 FI
## 112 5.79 18 FI
## 113 4.08 12 FI
## 114 4.87 19 FI
## 115 6.42 19 FI
## 116 5.29 15 FO
## 117 5.76 18 FI
## 118 5.42 17 FO
## 119 3.83 17 FI
## 120 6.02 15 FItib.c %>% select(!ends_with(".d"))## Biomasa Flores.r Plaga Estatus Fertilización
## 1 4.62 18 presente S FO
## 2 6.41 16 presente S FO
## 3 5.73 16 ausente S FO
## 4 4.90 15 presente S FO
## 5 5.22 15 presente S FO
## 6 4.95 16 presente S FI
## 7 4.44 15 presente S FI
## 8 5.33 17 presente S FO
## 9 4.55 17 presente S FI
## 10 3.43 17 presente S FO
## 11 4.37 18 presente S FI
## 12 3.89 16 ausente S FO
## 13 5.78 18 presente S FI
## 14 3.75 17 presente S FO
## 15 4.88 15 presente S FO
## 16 5.20 14 presente S FO
## 17 6.01 14 presente S FI
## 18 6.06 19 ausente S FI
## 19 5.16 16 presente S FI
## 20 3.47 14 ausente S FO
## 21 4.26 15 presente S FI
## 22 4.94 16 presente S FI
## 23 3.48 15 presente S FI
## 24 5.48 16 presente S FO
## 25 4.27 17 presente S FI
## 26 5.15 15 presente S FI
## 27 5.71 18 ausente S FI
## 28 5.92 17 presente S FI
## 29 5.27 16 presente S FO
## 30 4.64 17 presente S FO
## 31 4.73 17 presente S FI
## 32 5.32 17 presente S FI
## 33 3.63 14 presente S FO
## 34 4.66 16 presente S FO
## 35 5.56 15 presente S FI
## 36 5.09 16 ausente S FO
## 37 4.28 15 presente S FI
## 38 5.45 17 ausente S FI
## 39 4.33 16 ausente S FO
## 40 4.92 13 presente S FO
## 41 6.35 19 presente PA FI
## 42 5.51 18 ausente PA FO
## 43 6.64 18 presente PA FI
## 44 4.64 17 presente PA FI
## 45 4.52 16 presente PA FI
## 46 5.45 18 presente PA FI
## 47 5.25 15 presente PA FI
## 48 4.93 17 ausente PA FI
## 49 4.78 17 presente PA FO
## 50 4.74 19 presente PA FO
## 51 5.58 17 presente PA FO
## 52 6.15 18 ausente PA FI
## 53 5.19 16 presente PA FI
## 54 4.85 15 presente PA FI
## 55 4.46 18 ausente PA FO
## 56 4.73 14 presente PA FI
## 57 4.85 18 presente PA FI
## 58 3.99 16 presente PA FI
## 59 4.99 13 ausente PA FO
## 60 4.82 16 presente PA FI
## 61 5.75 17 presente PA FI
## 62 3.53 17 ausente PA FI
## 63 7.71 16 presente PA FO
## 64 5.26 17 ausente PA FI
## 65 5.41 18 ausente PA FI
## 66 6.24 15 presente PA FI
## 67 3.84 18 presente PA FI
## 68 4.11 18 presente PA FI
## 69 3.75 15 presente PA FI
## 70 6.27 16 presente PA FO
## 71 5.87 17 presente PA FI
## 72 4.80 16 presente PA FI
## 73 5.47 18 presente PA FO
## 74 5.77 17 ausente PA FO
## 75 4.96 17 presente PA FO
## 76 4.86 16 presente PA FI
## 77 5.21 18 presente PA FI
## 78 5.11 16 presente PA FI
## 79 4.83 13 presente PA FI
## 80 6.17 14 presente PA FO
## 81 4.10 15 ausente MA FI
## 82 6.26 15 presente MA FO
## 83 3.44 17 presente MA FO
## 84 4.62 18 ausente MA FO
## 85 4.23 18 presente MA FO
## 86 5.51 16 presente MA FI
## 87 4.75 14 presente MA FI
## 88 5.05 14 presente MA FI
## 89 4.34 18 presente MA FO
## 90 5.16 18 presente MA FI
## 91 3.98 19 ausente MA FI
## 92 7.91 17 presente MA FI
## 93 4.17 16 ausente MA FI
## 94 5.70 18 presente MA FI
## 95 5.07 16 presente MA FO
## 96 3.60 15 presente MA FI
## 97 5.28 17 presente MA FI
## 98 4.30 15 presente MA FO
## 99 5.16 16 presente MA FI
## 100 4.50 12 presente MA FO
## 101 5.33 15 presente MA FO
## 102 4.42 15 presente MA FO
## 103 4.85 13 presente MA FI
## 104 3.56 18 ausente MA FO
## 105 4.57 15 presente MA FO
## 106 6.96 16 ausente MA FI
## 107 5.04 16 presente MA FI
## 108 6.68 14 presente MA FO
## 109 3.45 16 presente MA FI
## 110 4.97 18 presente MA FO
## 111 5.45 15 presente MA FI
## 112 5.79 18 presente MA FI
## 113 4.08 12 presente MA FI
## 114 4.87 19 presente MA FI
## 115 6.42 19 presente MA FI
## 116 5.29 15 ausente MA FO
## 117 5.76 18 ausente MA FI
## 118 5.42 17 presente MA FO
## 119 3.83 17 ausente MA FI
## 120 6.02 15 presente MA FItib.c %>% select(starts_with("Fl"))## Flores.r Flores.d
## 1 18 9
## 2 16 8
## 3 16 9
## 4 15 12
## 5 15 11
## 6 16 7
## 7 15 15
## 8 17 8
## 9 17 10
## 10 17 18
## 11 18 16
## 12 16 7
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## 15 15 10
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## 17 14 10
## 18 19 10
## 19 16 9
## 20 14 13
## 21 15 15
## 22 16 13
## 23 15 14
## 24 16 9
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## 26 15 10
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## 28 17 14
## 29 16 17
## 30 17 10
## 31 17 7
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## 35 15 8
## 36 16 16
## 37 15 14
## 38 17 9
## 39 16 10
## 40 13 10
## 41 19 15
## 42 18 11
## 43 18 7
## 44 17 12
## 45 16 6
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## 50 19 16
## 51 17 20
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## 53 16 11
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## 58 16 10
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## 60 16 10
## 61 17 8
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## 64 17 14
## 65 18 6
## 66 15 10
## 67 18 10
## 68 18 7
## 69 15 15
## 70 16 8
## 71 17 14
## 72 16 10
## 73 18 4
## 74 17 14
## 75 17 9
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## 80 14 12
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## 82 15 7
## 83 17 13
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## 85 18 8
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## 89 18 6
## 90 18 16
## 91 19 15
## 92 17 11
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## 94 18 11
## 95 16 13
## 96 15 13
## 97 17 10
## 98 15 12
## 99 16 6
## 100 12 11
## 101 15 11
## 102 15 11
## 103 13 14
## 104 18 10
## 105 15 14
## 106 16 12
## 107 16 11
## 108 14 13
## 109 16 13
## 110 18 3
## 111 15 10
## 112 18 11
## 113 12 14
## 114 19 7
## 115 19 9
## 116 15 14
## 117 18 12
## 118 17 10
## 119 17 7
## 120 15 5tib.c %>% select(starts_with("F") & ends_with(".d"))## Flores.d
## 1 9
## 2 8
## 3 9
## 4 12
## 5 11
## 6 7
## 7 15
## 8 8
## 9 10
## 10 18
## 11 16
## 12 7
## 13 12
## 14 14
## 15 10
## 16 11
## 17 10
## 18 10
## 19 9
## 20 13
## 21 15
## 22 13
## 23 14
## 24 9
## 25 16
## 26 10
## 27 10
## 28 14
## 29 17
## 30 10
## 31 7
## 32 20
## 33 7
## 34 8
## 35 8
## 36 16
## 37 14
## 38 9
## 39 10
## 40 10
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## 42 11
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## 45 6
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## 49 11
## 50 16
## 51 20
## 52 9
## 53 11
## 54 9
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## 70 8
## 71 14
## 72 10
## 73 4
## 74 14
## 75 9
## 76 7
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## 80 12
## 81 9
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## 83 13
## 84 12
## 85 8
## 86 9
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## 88 7
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## 91 15
## 92 11
## 93 15
## 94 11
## 95 13
## 96 13
## 97 10
## 98 12
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## 100 11
## 101 11
## 102 11
## 103 14
## 104 10
## 105 14
## 106 12
## 107 11
## 108 13
## 109 13
## 110 3
## 111 10
## 112 11
## 113 14
## 114 7
## 115 9
## 116 14
## 117 12
## 118 10
## 119 7
## 120 5tib.c %>% select(Flores.r,Estatus) %>%
group_by(Estatus)## # A tibble: 120 x 2
## # Groups: Estatus [3]
## Flores.r Estatus
## <int> <ord>
## 1 18 S
## 2 16 S
## 3 16 S
## 4 15 S
## 5 15 S
## 6 16 S
## 7 15 S
## 8 17 S
## 9 17 S
## 10 17 S
## # ... with 110 more rowsvar_estatus=tib.c %>% select(Flores.r,Estatus) %>%
group_by(Estatus)
tib.c %>% arrange(desc(var_estatus),.by_group = TRUE)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 3.98 19 15 174 ausente MA FI
## 2 4.87 19 7 108 presente MA FI
## 3 6.42 19 9 209 presente MA FI
## 4 6.35 19 15 276 presente PA FI
## 5 4.74 19 16 158 presente PA FO
## 6 6.06 19 10 94 ausente S FI
## 7 4.62 18 12 244 ausente MA FO
## 8 4.23 18 8 290 presente MA FO
## 9 4.34 18 6 216 presente MA FO
## 10 5.16 18 16 13 presente MA FI
## 11 5.70 18 11 224 presente MA FI
## 12 3.56 18 10 54 ausente MA FO
## 13 4.97 18 3 264 presente MA FO
## 14 5.79 18 11 244 presente MA FI
## 15 5.76 18 12 32 ausente MA FI
## 16 5.51 18 11 146 ausente PA FO
## 17 6.64 18 7 104 presente PA FI
## 18 5.45 18 9 213 presente PA FI
## 19 6.15 18 9 188 ausente PA FI
## 20 4.46 18 7 76 ausente PA FO
## 21 4.85 18 1 47 presente PA FI
## 22 5.41 18 6 40 ausente PA FI
## 23 3.84 18 10 190 presente PA FI
## 24 4.11 18 7 222 presente PA FI
## 25 5.47 18 4 185 presente PA FO
## 26 5.21 18 8 176 presente PA FI
## 27 4.62 18 9 140 presente S FO
## 28 4.37 18 16 196 presente S FI
## 29 5.78 18 12 62 presente S FI
## 30 5.71 18 10 75 ausente S FI
## 31 3.44 17 13 5 presente MA FO
## 32 7.91 17 11 106 presente MA FI
## 33 5.28 17 10 91 presente MA FI
## 34 5.42 17 10 79 presente MA FO
## 35 3.83 17 7 253 ausente MA FI
## 36 4.64 17 12 125 presente PA FI
## 37 4.93 17 9 162 ausente PA FI
## 38 4.78 17 11 115 presente PA FO
## 39 5.58 17 20 211 presente PA FO
## 40 5.75 17 8 263 presente PA FI
## 41 3.53 17 7 20 ausente PA FI
## 42 5.26 17 14 173 ausente PA FI
## 43 5.87 17 14 88 presente PA FI
## 44 5.77 17 14 196 ausente PA FO
## 45 4.96 17 9 41 presente PA FO
## 46 5.33 17 8 245 presente S FO
## 47 4.55 17 10 24 presente S FI
## 48 3.43 17 18 295 presente S FO
## 49 3.75 17 14 167 presente S FO
## 50 4.27 17 16 164 presente S FI
## 51 5.92 17 14 185 presente S FI
## 52 4.64 17 10 251 presente S FO
## 53 4.73 17 7 117 presente S FI
## 54 5.32 17 20 267 presente S FI
## 55 5.45 17 9 286 ausente S FI
## 56 5.51 16 9 108 presente MA FI
## 57 4.17 16 15 71 ausente MA FI
## 58 5.07 16 13 33 presente MA FO
## 59 5.16 16 6 208 presente MA FI
## 60 6.96 16 12 249 ausente MA FI
## 61 5.04 16 11 43 presente MA FI
## 62 3.45 16 13 142 presente MA FI
## 63 4.52 16 6 296 presente PA FI
## 64 5.19 16 11 17 presente PA FI
## 65 3.99 16 10 178 presente PA FI
## 66 4.82 16 10 118 presente PA FI
## 67 7.71 16 19 196 presente PA FO
## 68 6.27 16 8 24 presente PA FO
## 69 4.80 16 10 18 presente PA FI
## 70 4.86 16 7 104 presente PA FI
## 71 5.11 16 9 240 presente PA FI
## 72 6.41 16 8 31 presente S FO
## 73 5.73 16 9 144 ausente S FO
## 74 4.95 16 7 110 presente S FI
## 75 3.89 16 7 33 ausente S FO
## 76 5.16 16 9 116 presente S FI
## 77 4.94 16 13 97 presente S FI
## 78 5.48 16 9 159 presente S FO
## 79 5.27 16 17 251 presente S FO
## 80 4.66 16 8 125 presente S FO
## 81 5.09 16 16 280 ausente S FO
## 82 4.33 16 10 21 ausente S FO
## 83 4.10 15 9 214 ausente MA FI
## 84 6.26 15 7 85 presente MA FO
## 85 3.60 15 13 28 presente MA FI
## 86 4.30 15 12 177 presente MA FO
## 87 5.33 15 11 202 presente MA FO
## 88 4.42 15 11 143 presente MA FO
## 89 4.57 15 14 10 presente MA FO
## 90 5.45 15 10 156 presente MA FI
## 91 5.29 15 14 179 ausente MA FO
## 92 6.02 15 5 160 presente MA FI
## 93 5.25 15 9 108 presente PA FI
## 94 4.85 15 9 162 presente PA FI
## 95 6.24 15 10 254 presente PA FI
## 96 3.75 15 15 130 presente PA FI
## 97 4.90 15 12 286 presente S FO
## 98 5.22 15 11 257 presente S FO
## 99 4.44 15 15 252 presente S FI
## 100 4.88 15 10 261 presente S FO
## 101 4.26 15 15 251 presente S FI
## 102 3.48 15 14 136 presente S FI
## 103 5.15 15 10 58 presente S FI
## 104 5.56 15 8 243 presente S FI
## 105 4.28 15 14 115 presente S FI
## 106 4.75 14 8 264 presente MA FI
## 107 5.05 14 7 204 presente MA FI
## 108 6.68 14 13 51 presente MA FO
## 109 4.73 14 16 284 presente PA FI
## 110 6.17 14 12 22 presente PA FO
## 111 5.20 14 11 86 presente S FO
## 112 6.01 14 10 299 presente S FI
## 113 3.47 14 13 193 ausente S FO
## 114 3.63 14 7 181 presente S FO
## 115 4.85 13 14 155 presente MA FI
## 116 4.99 13 10 150 ausente PA FO
## 117 4.83 13 15 45 presente PA FI
## 118 4.92 13 10 209 presente S FO
## 119 4.50 12 11 166 presente MA FO
## 120 4.08 12 14 77 presente MA FItib.c %>% filter(Estatus=="MA") %>%
select(starts_with("Flores"))## Flores.r Flores.d
## 1 15 9
## 2 15 7
## 3 17 13
## 4 18 12
## 5 18 8
## 6 16 9
## 7 14 8
## 8 14 7
## 9 18 6
## 10 18 16
## 11 19 15
## 12 17 11
## 13 16 15
## 14 18 11
## 15 16 13
## 16 15 13
## 17 17 10
## 18 15 12
## 19 16 6
## 20 12 11
## 21 15 11
## 22 15 11
## 23 13 14
## 24 18 10
## 25 15 14
## 26 16 12
## 27 16 11
## 28 14 13
## 29 16 13
## 30 18 3
## 31 15 10
## 32 18 11
## 33 12 14
## 34 19 7
## 35 19 9
## 36 15 14
## 37 18 12
## 38 17 10
## 39 17 7
## 40 15 5tib.c %>% filter(Biomasa > 5)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 6.41 16 8 31 presente S FO
## 2 5.73 16 9 144 ausente S FO
## 3 5.22 15 11 257 presente S FO
## 4 5.33 17 8 245 presente S FO
## 5 5.78 18 12 62 presente S FI
## 6 5.20 14 11 86 presente S FO
## 7 6.01 14 10 299 presente S FI
## 8 6.06 19 10 94 ausente S FI
## 9 5.16 16 9 116 presente S FI
## 10 5.48 16 9 159 presente S FO
## 11 5.15 15 10 58 presente S FI
## 12 5.71 18 10 75 ausente S FI
## 13 5.92 17 14 185 presente S FI
## 14 5.27 16 17 251 presente S FO
## 15 5.32 17 20 267 presente S FI
## 16 5.56 15 8 243 presente S FI
## 17 5.09 16 16 280 ausente S FO
## 18 5.45 17 9 286 ausente S FI
## 19 6.35 19 15 276 presente PA FI
## 20 5.51 18 11 146 ausente PA FO
## 21 6.64 18 7 104 presente PA FI
## 22 5.45 18 9 213 presente PA FI
## 23 5.25 15 9 108 presente PA FI
## 24 5.58 17 20 211 presente PA FO
## 25 6.15 18 9 188 ausente PA FI
## 26 5.19 16 11 17 presente PA FI
## 27 5.75 17 8 263 presente PA FI
## 28 7.71 16 19 196 presente PA FO
## 29 5.26 17 14 173 ausente PA FI
## 30 5.41 18 6 40 ausente PA FI
## 31 6.24 15 10 254 presente PA FI
## 32 6.27 16 8 24 presente PA FO
## 33 5.87 17 14 88 presente PA FI
## 34 5.47 18 4 185 presente PA FO
## 35 5.77 17 14 196 ausente PA FO
## 36 5.21 18 8 176 presente PA FI
## 37 5.11 16 9 240 presente PA FI
## 38 6.17 14 12 22 presente PA FO
## 39 6.26 15 7 85 presente MA FO
## 40 5.51 16 9 108 presente MA FI
## 41 5.05 14 7 204 presente MA FI
## 42 5.16 18 16 13 presente MA FI
## 43 7.91 17 11 106 presente MA FI
## 44 5.70 18 11 224 presente MA FI
## 45 5.07 16 13 33 presente MA FO
## 46 5.28 17 10 91 presente MA FI
## 47 5.16 16 6 208 presente MA FI
## 48 5.33 15 11 202 presente MA FO
## 49 6.96 16 12 249 ausente MA FI
## 50 5.04 16 11 43 presente MA FI
## 51 6.68 14 13 51 presente MA FO
## 52 5.45 15 10 156 presente MA FI
## 53 5.79 18 11 244 presente MA FI
## 54 6.42 19 9 209 presente MA FI
## 55 5.29 15 14 179 ausente MA FO
## 56 5.76 18 12 32 ausente MA FI
## 57 5.42 17 10 79 presente MA FO
## 58 6.02 15 5 160 presente MA FItib.c %>% filter(Estatus=="PA" & Fertilización=="FO")## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 5.51 18 11 146 ausente PA FO
## 2 4.78 17 11 115 presente PA FO
## 3 4.74 19 16 158 presente PA FO
## 4 5.58 17 20 211 presente PA FO
## 5 4.46 18 7 76 ausente PA FO
## 6 4.99 13 10 150 ausente PA FO
## 7 7.71 16 19 196 presente PA FO
## 8 6.27 16 8 24 presente PA FO
## 9 5.47 18 4 185 presente PA FO
## 10 5.77 17 14 196 ausente PA FO
## 11 4.96 17 9 41 presente PA FO
## 12 6.17 14 12 22 presente PA FOtib.c %>% filter(Estatus=="PA" | Fertilización=="FI")## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 4.95 16 7 110 presente S FI
## 2 4.44 15 15 252 presente S FI
## 3 4.55 17 10 24 presente S FI
## 4 4.37 18 16 196 presente S FI
## 5 5.78 18 12 62 presente S FI
## 6 6.01 14 10 299 presente S FI
## 7 6.06 19 10 94 ausente S FI
## 8 5.16 16 9 116 presente S FI
## 9 4.26 15 15 251 presente S FI
## 10 4.94 16 13 97 presente S FI
## 11 3.48 15 14 136 presente S FI
## 12 4.27 17 16 164 presente S FI
## 13 5.15 15 10 58 presente S FI
## 14 5.71 18 10 75 ausente S FI
## 15 5.92 17 14 185 presente S FI
## 16 4.73 17 7 117 presente S FI
## 17 5.32 17 20 267 presente S FI
## 18 5.56 15 8 243 presente S FI
## 19 4.28 15 14 115 presente S FI
## 20 5.45 17 9 286 ausente S FI
## 21 6.35 19 15 276 presente PA FI
## 22 5.51 18 11 146 ausente PA FO
## 23 6.64 18 7 104 presente PA FI
## 24 4.64 17 12 125 presente PA FI
## 25 4.52 16 6 296 presente PA FI
## 26 5.45 18 9 213 presente PA FI
## 27 5.25 15 9 108 presente PA FI
## 28 4.93 17 9 162 ausente PA FI
## 29 4.78 17 11 115 presente PA FO
## 30 4.74 19 16 158 presente PA FO
## 31 5.58 17 20 211 presente PA FO
## 32 6.15 18 9 188 ausente PA FI
## 33 5.19 16 11 17 presente PA FI
## 34 4.85 15 9 162 presente PA FI
## 35 4.46 18 7 76 ausente PA FO
## 36 4.73 14 16 284 presente PA FI
## 37 4.85 18 1 47 presente PA FI
## 38 3.99 16 10 178 presente PA FI
## 39 4.99 13 10 150 ausente PA FO
## 40 4.82 16 10 118 presente PA FI
## 41 5.75 17 8 263 presente PA FI
## 42 3.53 17 7 20 ausente PA FI
## 43 7.71 16 19 196 presente PA FO
## 44 5.26 17 14 173 ausente PA FI
## 45 5.41 18 6 40 ausente PA FI
## 46 6.24 15 10 254 presente PA FI
## 47 3.84 18 10 190 presente PA FI
## 48 4.11 18 7 222 presente PA FI
## 49 3.75 15 15 130 presente PA FI
## 50 6.27 16 8 24 presente PA FO
## 51 5.87 17 14 88 presente PA FI
## 52 4.80 16 10 18 presente PA FI
## 53 5.47 18 4 185 presente PA FO
## 54 5.77 17 14 196 ausente PA FO
## 55 4.96 17 9 41 presente PA FO
## 56 4.86 16 7 104 presente PA FI
## 57 5.21 18 8 176 presente PA FI
## 58 5.11 16 9 240 presente PA FI
## 59 4.83 13 15 45 presente PA FI
## 60 6.17 14 12 22 presente PA FO
## 61 4.10 15 9 214 ausente MA FI
## 62 5.51 16 9 108 presente MA FI
## 63 4.75 14 8 264 presente MA FI
## 64 5.05 14 7 204 presente MA FI
## 65 5.16 18 16 13 presente MA FI
## 66 3.98 19 15 174 ausente MA FI
## 67 7.91 17 11 106 presente MA FI
## 68 4.17 16 15 71 ausente MA FI
## 69 5.70 18 11 224 presente MA FI
## 70 3.60 15 13 28 presente MA FI
## 71 5.28 17 10 91 presente MA FI
## 72 5.16 16 6 208 presente MA FI
## 73 4.85 13 14 155 presente MA FI
## 74 6.96 16 12 249 ausente MA FI
## 75 5.04 16 11 43 presente MA FI
## 76 3.45 16 13 142 presente MA FI
## 77 5.45 15 10 156 presente MA FI
## 78 5.79 18 11 244 presente MA FI
## 79 4.08 12 14 77 presente MA FI
## 80 4.87 19 7 108 presente MA FI
## 81 6.42 19 9 209 presente MA FI
## 82 5.76 18 12 32 ausente MA FI
## 83 3.83 17 7 253 ausente MA FI
## 84 6.02 15 5 160 presente MA FI-Filtre los datos de Flores desprendidas por presencia o ausencia de plaga para cuando el número de flores desprendidas es mayor a su mediana
tib.c %>%
select(Plaga,Flores.d) %>%
filter(Plaga=="presente") %>%
filter(Flores.d>median(Flores.d))## Plaga Flores.d
## 1 presente 12
## 2 presente 11
## 3 presente 15
## 4 presente 18
## 5 presente 16
## 6 presente 12
## 7 presente 14
## 8 presente 11
## 9 presente 15
## 10 presente 13
## 11 presente 14
## 12 presente 16
## 13 presente 14
## 14 presente 17
## 15 presente 20
## 16 presente 14
## 17 presente 15
## 18 presente 12
## 19 presente 11
## 20 presente 16
## 21 presente 20
## 22 presente 11
## 23 presente 16
## 24 presente 19
## 25 presente 15
## 26 presente 14
## 27 presente 15
## 28 presente 12
## 29 presente 13
## 30 presente 16
## 31 presente 11
## 32 presente 11
## 33 presente 13
## 34 presente 13
## 35 presente 12
## 36 presente 11
## 37 presente 11
## 38 presente 11
## 39 presente 14
## 40 presente 14
## 41 presente 11
## 42 presente 13
## 43 presente 13
## 44 presente 11
## 45 presente 14tib.c %>%
select(Plaga,Flores.d) %>%
filter(Plaga=="ausente") %>%
filter(Flores.d>median(Flores.d))## Plaga Flores.d
## 1 ausente 13
## 2 ausente 16
## 3 ausente 11
## 4 ausente 14
## 5 ausente 14
## 6 ausente 12
## 7 ausente 15
## 8 ausente 15
## 9 ausente 12
## 10 ausente 14
## 11 ausente 12tib.i %>% select(Plaga,Flores.r)%>%
filter(Plaga=="presente") %>%
filter(Flores.r>median(Flores.r,na.rm=TRUE))## Plaga Flores.r
## 1 presente 17
## 2 presente 19
## 3 presente 17
## 4 presente 18
## 5 presente 18
## 6 presente 17
## 7 presente 17
## 8 presente 18
## 9 presente 17
## 10 presente 18
## 11 presente 18
## 12 presente 17
## 13 presente 17
## 14 presente 18
## 15 presente 18
## 16 presente 18
## 17 presente 17
## 18 presente 17
## 19 presente 17
## 20 presente 18
## 21 presente 19
## 22 presente 17
## 23 presente 17
## 24 presente 19
## 25 presente 18
## 26 presente 17
## 27 presente 19
## 28 presente 18
## 29 presente 18
## 30 presente 17tib.i %>% select(Plaga,Flores.r)%>%
filter(Plaga=="ausente") %>%
filter(Flores.r>median(Flores.r))## Plaga Flores.r
## 1 ausente 18
## 2 ausente 18
## 3 ausente 19
## 4 ausente 18
## 5 ausente 18
## 6 ausente 19
## 7 ausente 18
## 8 ausente 18
## 9 ausente 18v1=c("Flores.r","Flores.d")
v2=c(quantile(tib.c$Flores.r,0.25),
quantile(tib.c$Flores.d, 0.75))
tib.c%>%
filter(.[v1[1]]>v2[1],
.[v1[2]]>v2[2])## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 3.43 17 18 295 presente S FO
## 2 4.37 18 16 196 presente S FI
## 3 3.75 17 14 167 presente S FO
## 4 4.27 17 16 164 presente S FI
## 5 5.92 17 14 185 presente S FI
## 6 5.27 16 17 251 presente S FO
## 7 5.32 17 20 267 presente S FI
## 8 5.09 16 16 280 ausente S FO
## 9 6.35 19 15 276 presente PA FI
## 10 4.74 19 16 158 presente PA FO
## 11 5.58 17 20 211 presente PA FO
## 12 7.71 16 19 196 presente PA FO
## 13 5.26 17 14 173 ausente PA FI
## 14 5.87 17 14 88 presente PA FI
## 15 5.77 17 14 196 ausente PA FO
## 16 5.16 18 16 13 presente MA FI
## 17 3.98 19 15 174 ausente MA FI
## 18 4.17 16 15 71 ausente MA FItib.e=tib.c%>%
mutate(Biomasa_z = (Biomasa - mean(Biomasa)) / sd(Biomasa),
Flores.r_min=(Flores.r-min(Flores.r))/range(Flores.r),
Flores.d_min=(Flores.d-min(Flores.d))/range(Flores.d),
Hojas.d_min=(Hojas.d-min(Hojas.d))/range(Hojas.d))
tib.e## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 4.62 18 9 140 presente S FO
## 2 6.41 16 8 31 presente S FO
## 3 5.73 16 9 144 ausente S FO
## 4 4.90 15 12 286 presente S FO
## 5 5.22 15 11 257 presente S FO
## 6 4.95 16 7 110 presente S FI
## 7 4.44 15 15 252 presente S FI
## 8 5.33 17 8 245 presente S FO
## 9 4.55 17 10 24 presente S FI
## 10 3.43 17 18 295 presente S FO
## 11 4.37 18 16 196 presente S FI
## 12 3.89 16 7 33 ausente S FO
## 13 5.78 18 12 62 presente S FI
## 14 3.75 17 14 167 presente S FO
## 15 4.88 15 10 261 presente S FO
## 16 5.20 14 11 86 presente S FO
## 17 6.01 14 10 299 presente S FI
## 18 6.06 19 10 94 ausente S FI
## 19 5.16 16 9 116 presente S FI
## 20 3.47 14 13 193 ausente S FO
## 21 4.26 15 15 251 presente S FI
## 22 4.94 16 13 97 presente S FI
## 23 3.48 15 14 136 presente S FI
## 24 5.48 16 9 159 presente S FO
## 25 4.27 17 16 164 presente S FI
## 26 5.15 15 10 58 presente S FI
## 27 5.71 18 10 75 ausente S FI
## 28 5.92 17 14 185 presente S FI
## 29 5.27 16 17 251 presente S FO
## 30 4.64 17 10 251 presente S FO
## 31 4.73 17 7 117 presente S FI
## 32 5.32 17 20 267 presente S FI
## 33 3.63 14 7 181 presente S FO
## 34 4.66 16 8 125 presente S FO
## 35 5.56 15 8 243 presente S FI
## 36 5.09 16 16 280 ausente S FO
## 37 4.28 15 14 115 presente S FI
## 38 5.45 17 9 286 ausente S FI
## 39 4.33 16 10 21 ausente S FO
## 40 4.92 13 10 209 presente S FO
## 41 6.35 19 15 276 presente PA FI
## 42 5.51 18 11 146 ausente PA FO
## 43 6.64 18 7 104 presente PA FI
## 44 4.64 17 12 125 presente PA FI
## 45 4.52 16 6 296 presente PA FI
## 46 5.45 18 9 213 presente PA FI
## 47 5.25 15 9 108 presente PA FI
## 48 4.93 17 9 162 ausente PA FI
## 49 4.78 17 11 115 presente PA FO
## 50 4.74 19 16 158 presente PA FO
## 51 5.58 17 20 211 presente PA FO
## 52 6.15 18 9 188 ausente PA FI
## 53 5.19 16 11 17 presente PA FI
## 54 4.85 15 9 162 presente PA FI
## 55 4.46 18 7 76 ausente PA FO
## 56 4.73 14 16 284 presente PA FI
## 57 4.85 18 1 47 presente PA FI
## 58 3.99 16 10 178 presente PA FI
## 59 4.99 13 10 150 ausente PA FO
## 60 4.82 16 10 118 presente PA FI
## 61 5.75 17 8 263 presente PA FI
## 62 3.53 17 7 20 ausente PA FI
## 63 7.71 16 19 196 presente PA FO
## 64 5.26 17 14 173 ausente PA FI
## 65 5.41 18 6 40 ausente PA FI
## 66 6.24 15 10 254 presente PA FI
## 67 3.84 18 10 190 presente PA FI
## 68 4.11 18 7 222 presente PA FI
## 69 3.75 15 15 130 presente PA FI
## 70 6.27 16 8 24 presente PA FO
## 71 5.87 17 14 88 presente PA FI
## 72 4.80 16 10 18 presente PA FI
## 73 5.47 18 4 185 presente PA FO
## 74 5.77 17 14 196 ausente PA FO
## 75 4.96 17 9 41 presente PA FO
## 76 4.86 16 7 104 presente PA FI
## 77 5.21 18 8 176 presente PA FI
## 78 5.11 16 9 240 presente PA FI
## 79 4.83 13 15 45 presente PA FI
## 80 6.17 14 12 22 presente PA FO
## 81 4.10 15 9 214 ausente MA FI
## 82 6.26 15 7 85 presente MA FO
## 83 3.44 17 13 5 presente MA FO
## 84 4.62 18 12 244 ausente MA FO
## 85 4.23 18 8 290 presente MA FO
## 86 5.51 16 9 108 presente MA FI
## 87 4.75 14 8 264 presente MA FI
## 88 5.05 14 7 204 presente MA FI
## 89 4.34 18 6 216 presente MA FO
## 90 5.16 18 16 13 presente MA FI
## 91 3.98 19 15 174 ausente MA FI
## 92 7.91 17 11 106 presente MA FI
## 93 4.17 16 15 71 ausente MA FI
## 94 5.70 18 11 224 presente MA FI
## 95 5.07 16 13 33 presente MA FO
## 96 3.60 15 13 28 presente MA FI
## 97 5.28 17 10 91 presente MA FI
## 98 4.30 15 12 177 presente MA FO
## 99 5.16 16 6 208 presente MA FI
## 100 4.50 12 11 166 presente MA FO
## 101 5.33 15 11 202 presente MA FO
## 102 4.42 15 11 143 presente MA FO
## 103 4.85 13 14 155 presente MA FI
## 104 3.56 18 10 54 ausente MA FO
## 105 4.57 15 14 10 presente MA FO
## 106 6.96 16 12 249 ausente MA FI
## 107 5.04 16 11 43 presente MA FI
## 108 6.68 14 13 51 presente MA FO
## 109 3.45 16 13 142 presente MA FI
## 110 4.97 18 3 264 presente MA FO
## 111 5.45 15 10 156 presente MA FI
## 112 5.79 18 11 244 presente MA FI
## 113 4.08 12 14 77 presente MA FI
## 114 4.87 19 7 108 presente MA FI
## 115 6.42 19 9 209 presente MA FI
## 116 5.29 15 14 179 ausente MA FO
## 117 5.76 18 12 32 ausente MA FI
## 118 5.42 17 10 79 presente MA FO
## 119 3.83 17 7 253 ausente MA FI
## 120 6.02 15 5 160 presente MA FI
## Biomasa_z Flores.r_min Flores.d_min Hojas.d_min
## 1 -0.45932019 0.50000000 8.00 27.00000000
## 2 1.59314447 0.21052632 0.35 0.08695652
## 3 0.81343723 0.33333333 8.00 27.80000000
## 4 -0.13826426 0.15789474 0.55 0.93979933
## 5 0.22865679 0.25000000 10.00 50.40000000
## 6 -0.08093285 0.21052632 0.30 0.35117057
## 7 -0.66571328 0.25000000 14.00 49.40000000
## 8 0.35478591 0.26315789 0.35 0.80267559
## 9 -0.53958417 0.41666667 9.00 3.80000000
## 10 -1.82380787 0.26315789 0.85 0.96989967
## 11 -0.74597726 0.50000000 15.00 38.20000000
## 12 -1.29635885 0.21052632 0.30 0.09364548
## 13 0.87076864 0.50000000 11.00 11.40000000
## 14 -1.45688681 0.26315789 0.65 0.54180602
## 15 -0.16119683 0.25000000 9.00 51.20000000
## 16 0.20572423 0.10526316 0.50 0.27090301
## 17 1.13449315 0.16666667 9.00 58.80000000
## 18 1.19182457 0.36842105 0.45 0.29765886
## 19 0.15985910 0.33333333 8.00 22.20000000
## 20 -1.77794273 0.10526316 0.60 0.62876254
## 21 -0.87210638 0.25000000 14.00 49.20000000
## 22 -0.09239913 0.21052632 0.60 0.30769231
## 23 -1.76647645 0.25000000 13.00 26.20000000
## 24 0.52678015 0.21052632 0.40 0.51505017
## 25 -0.86064009 0.41666667 15.00 31.80000000
## 26 0.14839281 0.15789474 0.45 0.17725753
## 27 0.79050466 0.50000000 9.00 14.00000000
## 28 1.03129661 0.26315789 0.65 0.60200669
## 29 0.28598821 0.33333333 16.00 49.20000000
## 30 -0.43638762 0.26315789 0.45 0.82274247
## 31 -0.33319107 0.41666667 6.00 22.40000000
## 32 0.34331962 0.26315789 0.95 0.87625418
## 33 -1.59448221 0.16666667 6.00 35.20000000
## 34 -0.41345506 0.21052632 0.35 0.40133779
## 35 0.61851042 0.25000000 7.00 47.60000000
## 36 0.07959511 0.21052632 0.75 0.91973244
## 37 -0.84917381 0.25000000 13.00 22.00000000
## 38 0.49238130 0.26315789 0.40 0.93979933
## 39 -0.79184239 0.33333333 9.00 3.20000000
## 40 -0.11533170 0.05263158 0.45 0.68227425
## 41 1.52434678 0.58333333 14.00 54.20000000
## 42 0.56117900 0.31578947 0.50 0.47157191
## 43 1.85686898 0.50000000 6.00 19.80000000
## 44 -0.43638762 0.26315789 0.55 0.40133779
## 45 -0.57398302 0.33333333 5.00 58.20000000
## 46 0.49238130 0.31578947 0.40 0.69565217
## 47 0.26305564 0.25000000 8.00 20.60000000
## 48 -0.10386541 0.26315789 0.40 0.52508361
## 49 -0.27585966 0.41666667 10.00 22.00000000
## 50 -0.32172479 0.36842105 0.75 0.51170569
## 51 0.64144298 0.41666667 19.00 41.20000000
## 52 1.29502111 0.31578947 0.40 0.61204013
## 53 0.19425794 0.33333333 10.00 2.40000000
## 54 -0.19559568 0.15789474 0.40 0.52508361
## 55 -0.64278072 0.50000000 6.00 14.20000000
## 56 -0.33319107 0.10526316 0.75 0.93311037
## 57 -0.19559568 0.50000000 0.00 8.40000000
## 58 -1.18169602 0.21052632 0.45 0.57859532
## 59 -0.03506772 0.08333333 9.00 29.00000000
## 60 -0.22999453 0.21052632 0.45 0.37792642
## 61 0.83636979 0.41666667 7.00 51.60000000
## 62 -1.70914504 0.26315789 0.30 0.05016722
## 63 3.08376127 0.33333333 18.00 38.20000000
## 64 0.27452193 0.26315789 0.65 0.56187291
## 65 0.44651617 0.50000000 5.00 7.00000000
## 66 1.39821766 0.15789474 0.45 0.83277592
## 67 -1.35369026 0.50000000 9.00 37.00000000
## 68 -1.04410062 0.31578947 0.30 0.72575251
## 69 -1.45688681 0.25000000 14.00 25.00000000
## 70 1.43261651 0.21052632 0.35 0.06354515
## 71 0.97396519 0.41666667 13.00 16.60000000
## 72 -0.25292709 0.21052632 0.45 0.04347826
## 73 0.51531387 0.50000000 3.00 36.00000000
## 74 0.85930236 0.26315789 0.65 0.63879599
## 75 -0.06946656 0.41666667 8.00 7.20000000
## 76 -0.18412939 0.21052632 0.30 0.33110368
## 77 0.21719051 0.50000000 7.00 34.20000000
## 78 0.10252768 0.21052632 0.40 0.78595318
## 79 -0.21852824 0.08333333 14.00 8.00000000
## 80 1.31795368 0.10526316 0.55 0.05685619
## 81 -1.05556690 0.25000000 8.00 41.80000000
## 82 1.42115023 0.15789474 0.30 0.26755853
## 83 -1.81234158 0.41666667 12.00 0.00000000
## 84 -0.45932019 0.31578947 0.55 0.79933110
## 85 -0.90650523 0.50000000 7.00 57.00000000
## 86 0.56117900 0.21052632 0.40 0.34448161
## 87 -0.31025851 0.16666667 7.00 51.80000000
## 88 0.03372998 0.10526316 0.30 0.66555184
## 89 -0.78037611 0.50000000 5.00 42.20000000
## 90 0.15985910 0.31578947 0.75 0.02675585
## 91 -1.19316230 0.58333333 14.00 33.80000000
## 92 3.31308693 0.26315789 0.50 0.33779264
## 93 -0.97530292 0.33333333 14.00 13.20000000
## 94 0.77903838 0.31578947 0.50 0.73244147
## 95 0.05666255 0.33333333 12.00 5.60000000
## 96 -1.62888106 0.15789474 0.60 0.07692308
## 97 0.29745449 0.41666667 9.00 17.20000000
## 98 -0.82624124 0.15789474 0.55 0.57525084
## 99 0.15985910 0.33333333 5.00 40.60000000
## 100 -0.59691558 0.00000000 0.50 0.53846154
## 101 0.35478591 0.25000000 10.00 39.40000000
## 102 -0.68864585 0.15789474 0.50 0.46153846
## 103 -0.19559568 0.08333333 13.00 30.00000000
## 104 -1.67474619 0.31578947 0.45 0.16387960
## 105 -0.51665160 0.25000000 13.00 1.00000000
## 106 2.22379004 0.21052632 0.55 0.81605351
## 107 0.02226370 0.33333333 10.00 7.60000000
## 108 1.90273411 0.10526316 0.60 0.15384615
## 109 -1.80087530 0.33333333 12.00 27.40000000
## 110 -0.05800028 0.31578947 0.10 0.86622074
## 111 0.49238130 0.25000000 9.00 30.20000000
## 112 0.88223493 0.31578947 0.50 0.79933110
## 113 -1.07849947 0.00000000 13.00 14.40000000
## 114 -0.17266311 0.36842105 0.30 0.34448161
## 115 1.60461076 0.58333333 8.00 40.80000000
## 116 0.30892078 0.15789474 0.65 0.58193980
## 117 0.84783608 0.50000000 11.00 5.40000000
## 118 0.45798245 0.26315789 0.45 0.24749164
## 119 -1.36515655 0.41666667 6.00 49.60000000
## 120 1.14595944 0.15789474 0.20 0.51839465Como ya hemos usado varias funciones, en los ejercicios posteriores se omitirán funciones antes evaluadas y solo se mencionarán aquellas que no se hayan usado.
# Actividad 4
tib.c %>% mutate(Flores.div=Flores.r/Flores.d)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización Flores.div
## 1 4.62 18 9 140 presente S FO 2.0000000
## 2 6.41 16 8 31 presente S FO 2.0000000
## 3 5.73 16 9 144 ausente S FO 1.7777778
## 4 4.90 15 12 286 presente S FO 1.2500000
## 5 5.22 15 11 257 presente S FO 1.3636364
## 6 4.95 16 7 110 presente S FI 2.2857143
## 7 4.44 15 15 252 presente S FI 1.0000000
## 8 5.33 17 8 245 presente S FO 2.1250000
## 9 4.55 17 10 24 presente S FI 1.7000000
## 10 3.43 17 18 295 presente S FO 0.9444444
## 11 4.37 18 16 196 presente S FI 1.1250000
## 12 3.89 16 7 33 ausente S FO 2.2857143
## 13 5.78 18 12 62 presente S FI 1.5000000
## 14 3.75 17 14 167 presente S FO 1.2142857
## 15 4.88 15 10 261 presente S FO 1.5000000
## 16 5.20 14 11 86 presente S FO 1.2727273
## 17 6.01 14 10 299 presente S FI 1.4000000
## 18 6.06 19 10 94 ausente S FI 1.9000000
## 19 5.16 16 9 116 presente S FI 1.7777778
## 20 3.47 14 13 193 ausente S FO 1.0769231
## 21 4.26 15 15 251 presente S FI 1.0000000
## 22 4.94 16 13 97 presente S FI 1.2307692
## 23 3.48 15 14 136 presente S FI 1.0714286
## 24 5.48 16 9 159 presente S FO 1.7777778
## 25 4.27 17 16 164 presente S FI 1.0625000
## 26 5.15 15 10 58 presente S FI 1.5000000
## 27 5.71 18 10 75 ausente S FI 1.8000000
## 28 5.92 17 14 185 presente S FI 1.2142857
## 29 5.27 16 17 251 presente S FO 0.9411765
## 30 4.64 17 10 251 presente S FO 1.7000000
## 31 4.73 17 7 117 presente S FI 2.4285714
## 32 5.32 17 20 267 presente S FI 0.8500000
## 33 3.63 14 7 181 presente S FO 2.0000000
## 34 4.66 16 8 125 presente S FO 2.0000000
## 35 5.56 15 8 243 presente S FI 1.8750000
## 36 5.09 16 16 280 ausente S FO 1.0000000
## 37 4.28 15 14 115 presente S FI 1.0714286
## 38 5.45 17 9 286 ausente S FI 1.8888889
## 39 4.33 16 10 21 ausente S FO 1.6000000
## 40 4.92 13 10 209 presente S FO 1.3000000
## 41 6.35 19 15 276 presente PA FI 1.2666667
## 42 5.51 18 11 146 ausente PA FO 1.6363636
## 43 6.64 18 7 104 presente PA FI 2.5714286
## 44 4.64 17 12 125 presente PA FI 1.4166667
## 45 4.52 16 6 296 presente PA FI 2.6666667
## 46 5.45 18 9 213 presente PA FI 2.0000000
## 47 5.25 15 9 108 presente PA FI 1.6666667
## 48 4.93 17 9 162 ausente PA FI 1.8888889
## 49 4.78 17 11 115 presente PA FO 1.5454545
## 50 4.74 19 16 158 presente PA FO 1.1875000
## 51 5.58 17 20 211 presente PA FO 0.8500000
## 52 6.15 18 9 188 ausente PA FI 2.0000000
## 53 5.19 16 11 17 presente PA FI 1.4545455
## 54 4.85 15 9 162 presente PA FI 1.6666667
## 55 4.46 18 7 76 ausente PA FO 2.5714286
## 56 4.73 14 16 284 presente PA FI 0.8750000
## 57 4.85 18 1 47 presente PA FI 18.0000000
## 58 3.99 16 10 178 presente PA FI 1.6000000
## 59 4.99 13 10 150 ausente PA FO 1.3000000
## 60 4.82 16 10 118 presente PA FI 1.6000000
## 61 5.75 17 8 263 presente PA FI 2.1250000
## 62 3.53 17 7 20 ausente PA FI 2.4285714
## 63 7.71 16 19 196 presente PA FO 0.8421053
## 64 5.26 17 14 173 ausente PA FI 1.2142857
## 65 5.41 18 6 40 ausente PA FI 3.0000000
## 66 6.24 15 10 254 presente PA FI 1.5000000
## 67 3.84 18 10 190 presente PA FI 1.8000000
## 68 4.11 18 7 222 presente PA FI 2.5714286
## 69 3.75 15 15 130 presente PA FI 1.0000000
## 70 6.27 16 8 24 presente PA FO 2.0000000
## 71 5.87 17 14 88 presente PA FI 1.2142857
## 72 4.80 16 10 18 presente PA FI 1.6000000
## 73 5.47 18 4 185 presente PA FO 4.5000000
## 74 5.77 17 14 196 ausente PA FO 1.2142857
## 75 4.96 17 9 41 presente PA FO 1.8888889
## 76 4.86 16 7 104 presente PA FI 2.2857143
## 77 5.21 18 8 176 presente PA FI 2.2500000
## 78 5.11 16 9 240 presente PA FI 1.7777778
## 79 4.83 13 15 45 presente PA FI 0.8666667
## 80 6.17 14 12 22 presente PA FO 1.1666667
## 81 4.10 15 9 214 ausente MA FI 1.6666667
## 82 6.26 15 7 85 presente MA FO 2.1428571
## 83 3.44 17 13 5 presente MA FO 1.3076923
## 84 4.62 18 12 244 ausente MA FO 1.5000000
## 85 4.23 18 8 290 presente MA FO 2.2500000
## 86 5.51 16 9 108 presente MA FI 1.7777778
## 87 4.75 14 8 264 presente MA FI 1.7500000
## 88 5.05 14 7 204 presente MA FI 2.0000000
## 89 4.34 18 6 216 presente MA FO 3.0000000
## 90 5.16 18 16 13 presente MA FI 1.1250000
## 91 3.98 19 15 174 ausente MA FI 1.2666667
## 92 7.91 17 11 106 presente MA FI 1.5454545
## 93 4.17 16 15 71 ausente MA FI 1.0666667
## 94 5.70 18 11 224 presente MA FI 1.6363636
## 95 5.07 16 13 33 presente MA FO 1.2307692
## 96 3.60 15 13 28 presente MA FI 1.1538462
## 97 5.28 17 10 91 presente MA FI 1.7000000
## 98 4.30 15 12 177 presente MA FO 1.2500000
## 99 5.16 16 6 208 presente MA FI 2.6666667
## 100 4.50 12 11 166 presente MA FO 1.0909091
## 101 5.33 15 11 202 presente MA FO 1.3636364
## 102 4.42 15 11 143 presente MA FO 1.3636364
## 103 4.85 13 14 155 presente MA FI 0.9285714
## 104 3.56 18 10 54 ausente MA FO 1.8000000
## 105 4.57 15 14 10 presente MA FO 1.0714286
## 106 6.96 16 12 249 ausente MA FI 1.3333333
## 107 5.04 16 11 43 presente MA FI 1.4545455
## 108 6.68 14 13 51 presente MA FO 1.0769231
## 109 3.45 16 13 142 presente MA FI 1.2307692
## 110 4.97 18 3 264 presente MA FO 6.0000000
## 111 5.45 15 10 156 presente MA FI 1.5000000
## 112 5.79 18 11 244 presente MA FI 1.6363636
## 113 4.08 12 14 77 presente MA FI 0.8571429
## 114 4.87 19 7 108 presente MA FI 2.7142857
## 115 6.42 19 9 209 presente MA FI 2.1111111
## 116 5.29 15 14 179 ausente MA FO 1.0714286
## 117 5.76 18 12 32 ausente MA FI 1.5000000
## 118 5.42 17 10 79 presente MA FO 1.7000000
## 119 3.83 17 7 253 ausente MA FI 2.4285714
## 120 6.02 15 5 160 presente MA FI 3.0000000tib.c %>%
mutate(Flores.div=Flores.r/Flores.d) %>%
group_by(Plaga) %>%
mutate(rangomin= min_rank(desc(Flores.div)))## # A tibble: 120 x 9
## # Groups: Plaga [2]
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización Flores.div
## <dbl> <int> <int> <int> <chr> <ord> <chr> <dbl>
## 1 4.62 18 9 140 presente S FO 2
## 2 6.41 16 8 31 presente S FO 2
## 3 5.73 16 9 144 ausente S FO 1.78
## 4 4.9 15 12 286 presente S FO 1.25
## 5 5.22 15 11 257 presente S FO 1.36
## 6 4.95 16 7 110 presente S FI 2.29
## 7 4.44 15 15 252 presente S FI 1
## 8 5.33 17 8 245 presente S FO 2.12
## 9 4.55 17 10 24 presente S FI 1.7
## 10 3.43 17 18 295 presente S FO 0.944
## # ... with 110 more rows, and 1 more variable: rangomin <int>tib.e %>%
rename(Flores_rama=Flores.r,
Flores_despre=Flores.d,
Flores_rama_min=Flores.r_min,
Flores_despre_min=Flores.d_min) %>%
head()## Biomasa Flores_rama Flores_despre Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 4.62 18 9 140 presente S FO
## 2 6.41 16 8 31 presente S FO
## 3 5.73 16 9 144 ausente S FO
## 4 4.90 15 12 286 presente S FO
## 5 5.22 15 11 257 presente S FO
## 6 4.95 16 7 110 presente S FI
## Biomasa_z Flores_rama_min Flores_despre_min Hojas.d_min
## 1 -0.45932019 0.5000000 8.00 27.00000000
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## 3 0.81343723 0.3333333 8.00 27.80000000
## 4 -0.13826426 0.1578947 0.55 0.93979933
## 5 0.22865679 0.2500000 10.00 50.40000000
## 6 -0.08093285 0.2105263 0.30 0.35117057tib.e %>%
rename_with(toupper) %>%
head()## BIOMASA FLORES.R FLORES.D HOJAS.D PLAGA ESTATUS FERTILIZACIÓN BIOMASA_Z
## 1 4.62 18 9 140 presente S FO -0.45932019
## 2 6.41 16 8 31 presente S FO 1.59314447
## 3 5.73 16 9 144 ausente S FO 0.81343723
## 4 4.90 15 12 286 presente S FO -0.13826426
## 5 5.22 15 11 257 presente S FO 0.22865679
## 6 4.95 16 7 110 presente S FI -0.08093285
## FLORES.R_MIN FLORES.D_MIN HOJAS.D_MIN
## 1 0.5000000 8.00 27.00000000
## 2 0.2105263 0.35 0.08695652
## 3 0.3333333 8.00 27.80000000
## 4 0.1578947 0.55 0.93979933
## 5 0.2500000 10.00 50.40000000
## 6 0.2105263 0.30 0.35117057rename_with(tib.e,~tolower(gsub(".","_",.x,fixed=TRUE)))## biomasa flores_r flores_d hojas_d plaga estatus fertilización
## 1 4.62 18 9 140 presente S FO
## 2 6.41 16 8 31 presente S FO
## 3 5.73 16 9 144 ausente S FO
## 4 4.90 15 12 286 presente S FO
## 5 5.22 15 11 257 presente S FO
## 6 4.95 16 7 110 presente S FI
## 7 4.44 15 15 252 presente S FI
## 8 5.33 17 8 245 presente S FO
## 9 4.55 17 10 24 presente S FI
## 10 3.43 17 18 295 presente S FO
## 11 4.37 18 16 196 presente S FI
## 12 3.89 16 7 33 ausente S FO
## 13 5.78 18 12 62 presente S FI
## 14 3.75 17 14 167 presente S FO
## 15 4.88 15 10 261 presente S FO
## 16 5.20 14 11 86 presente S FO
## 17 6.01 14 10 299 presente S FI
## 18 6.06 19 10 94 ausente S FI
## 19 5.16 16 9 116 presente S FI
## 20 3.47 14 13 193 ausente S FO
## 21 4.26 15 15 251 presente S FI
## 22 4.94 16 13 97 presente S FI
## 23 3.48 15 14 136 presente S FI
## 24 5.48 16 9 159 presente S FO
## 25 4.27 17 16 164 presente S FI
## 26 5.15 15 10 58 presente S FI
## 27 5.71 18 10 75 ausente S FI
## 28 5.92 17 14 185 presente S FI
## 29 5.27 16 17 251 presente S FO
## 30 4.64 17 10 251 presente S FO
## 31 4.73 17 7 117 presente S FI
## 32 5.32 17 20 267 presente S FI
## 33 3.63 14 7 181 presente S FO
## 34 4.66 16 8 125 presente S FO
## 35 5.56 15 8 243 presente S FI
## 36 5.09 16 16 280 ausente S FO
## 37 4.28 15 14 115 presente S FI
## 38 5.45 17 9 286 ausente S FI
## 39 4.33 16 10 21 ausente S FO
## 40 4.92 13 10 209 presente S FO
## 41 6.35 19 15 276 presente PA FI
## 42 5.51 18 11 146 ausente PA FO
## 43 6.64 18 7 104 presente PA FI
## 44 4.64 17 12 125 presente PA FI
## 45 4.52 16 6 296 presente PA FI
## 46 5.45 18 9 213 presente PA FI
## 47 5.25 15 9 108 presente PA FI
## 48 4.93 17 9 162 ausente PA FI
## 49 4.78 17 11 115 presente PA FO
## 50 4.74 19 16 158 presente PA FO
## 51 5.58 17 20 211 presente PA FO
## 52 6.15 18 9 188 ausente PA FI
## 53 5.19 16 11 17 presente PA FI
## 54 4.85 15 9 162 presente PA FI
## 55 4.46 18 7 76 ausente PA FO
## 56 4.73 14 16 284 presente PA FI
## 57 4.85 18 1 47 presente PA FI
## 58 3.99 16 10 178 presente PA FI
## 59 4.99 13 10 150 ausente PA FO
## 60 4.82 16 10 118 presente PA FI
## 61 5.75 17 8 263 presente PA FI
## 62 3.53 17 7 20 ausente PA FI
## 63 7.71 16 19 196 presente PA FO
## 64 5.26 17 14 173 ausente PA FI
## 65 5.41 18 6 40 ausente PA FI
## 66 6.24 15 10 254 presente PA FI
## 67 3.84 18 10 190 presente PA FI
## 68 4.11 18 7 222 presente PA FI
## 69 3.75 15 15 130 presente PA FI
## 70 6.27 16 8 24 presente PA FO
## 71 5.87 17 14 88 presente PA FI
## 72 4.80 16 10 18 presente PA FI
## 73 5.47 18 4 185 presente PA FO
## 74 5.77 17 14 196 ausente PA FO
## 75 4.96 17 9 41 presente PA FO
## 76 4.86 16 7 104 presente PA FI
## 77 5.21 18 8 176 presente PA FI
## 78 5.11 16 9 240 presente PA FI
## 79 4.83 13 15 45 presente PA FI
## 80 6.17 14 12 22 presente PA FO
## 81 4.10 15 9 214 ausente MA FI
## 82 6.26 15 7 85 presente MA FO
## 83 3.44 17 13 5 presente MA FO
## 84 4.62 18 12 244 ausente MA FO
## 85 4.23 18 8 290 presente MA FO
## 86 5.51 16 9 108 presente MA FI
## 87 4.75 14 8 264 presente MA FI
## 88 5.05 14 7 204 presente MA FI
## 89 4.34 18 6 216 presente MA FO
## 90 5.16 18 16 13 presente MA FI
## 91 3.98 19 15 174 ausente MA FI
## 92 7.91 17 11 106 presente MA FI
## 93 4.17 16 15 71 ausente MA FI
## 94 5.70 18 11 224 presente MA FI
## 95 5.07 16 13 33 presente MA FO
## 96 3.60 15 13 28 presente MA FI
## 97 5.28 17 10 91 presente MA FI
## 98 4.30 15 12 177 presente MA FO
## 99 5.16 16 6 208 presente MA FI
## 100 4.50 12 11 166 presente MA FO
## 101 5.33 15 11 202 presente MA FO
## 102 4.42 15 11 143 presente MA FO
## 103 4.85 13 14 155 presente MA FI
## 104 3.56 18 10 54 ausente MA FO
## 105 4.57 15 14 10 presente MA FO
## 106 6.96 16 12 249 ausente MA FI
## 107 5.04 16 11 43 presente MA FI
## 108 6.68 14 13 51 presente MA FO
## 109 3.45 16 13 142 presente MA FI
## 110 4.97 18 3 264 presente MA FO
## 111 5.45 15 10 156 presente MA FI
## 112 5.79 18 11 244 presente MA FI
## 113 4.08 12 14 77 presente MA FI
## 114 4.87 19 7 108 presente MA FI
## 115 6.42 19 9 209 presente MA FI
## 116 5.29 15 14 179 ausente MA FO
## 117 5.76 18 12 32 ausente MA FI
## 118 5.42 17 10 79 presente MA FO
## 119 3.83 17 7 253 ausente MA FI
## 120 6.02 15 5 160 presente MA FI
## biomasa_z flores_r_min flores_d_min hojas_d_min
## 1 -0.45932019 0.50000000 8.00 27.00000000
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## 3 0.81343723 0.33333333 8.00 27.80000000
## 4 -0.13826426 0.15789474 0.55 0.93979933
## 5 0.22865679 0.25000000 10.00 50.40000000
## 6 -0.08093285 0.21052632 0.30 0.35117057
## 7 -0.66571328 0.25000000 14.00 49.40000000
## 8 0.35478591 0.26315789 0.35 0.80267559
## 9 -0.53958417 0.41666667 9.00 3.80000000
## 10 -1.82380787 0.26315789 0.85 0.96989967
## 11 -0.74597726 0.50000000 15.00 38.20000000
## 12 -1.29635885 0.21052632 0.30 0.09364548
## 13 0.87076864 0.50000000 11.00 11.40000000
## 14 -1.45688681 0.26315789 0.65 0.54180602
## 15 -0.16119683 0.25000000 9.00 51.20000000
## 16 0.20572423 0.10526316 0.50 0.27090301
## 17 1.13449315 0.16666667 9.00 58.80000000
## 18 1.19182457 0.36842105 0.45 0.29765886
## 19 0.15985910 0.33333333 8.00 22.20000000
## 20 -1.77794273 0.10526316 0.60 0.62876254
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## 23 -1.76647645 0.25000000 13.00 26.20000000
## 24 0.52678015 0.21052632 0.40 0.51505017
## 25 -0.86064009 0.41666667 15.00 31.80000000
## 26 0.14839281 0.15789474 0.45 0.17725753
## 27 0.79050466 0.50000000 9.00 14.00000000
## 28 1.03129661 0.26315789 0.65 0.60200669
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## 31 -0.33319107 0.41666667 6.00 22.40000000
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## 33 -1.59448221 0.16666667 6.00 35.20000000
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## 37 -0.84917381 0.25000000 13.00 22.00000000
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## 40 -0.11533170 0.05263158 0.45 0.68227425
## 41 1.52434678 0.58333333 14.00 54.20000000
## 42 0.56117900 0.31578947 0.50 0.47157191
## 43 1.85686898 0.50000000 6.00 19.80000000
## 44 -0.43638762 0.26315789 0.55 0.40133779
## 45 -0.57398302 0.33333333 5.00 58.20000000
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## 47 0.26305564 0.25000000 8.00 20.60000000
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## 50 -0.32172479 0.36842105 0.75 0.51170569
## 51 0.64144298 0.41666667 19.00 41.20000000
## 52 1.29502111 0.31578947 0.40 0.61204013
## 53 0.19425794 0.33333333 10.00 2.40000000
## 54 -0.19559568 0.15789474 0.40 0.52508361
## 55 -0.64278072 0.50000000 6.00 14.20000000
## 56 -0.33319107 0.10526316 0.75 0.93311037
## 57 -0.19559568 0.50000000 0.00 8.40000000
## 58 -1.18169602 0.21052632 0.45 0.57859532
## 59 -0.03506772 0.08333333 9.00 29.00000000
## 60 -0.22999453 0.21052632 0.45 0.37792642
## 61 0.83636979 0.41666667 7.00 51.60000000
## 62 -1.70914504 0.26315789 0.30 0.05016722
## 63 3.08376127 0.33333333 18.00 38.20000000
## 64 0.27452193 0.26315789 0.65 0.56187291
## 65 0.44651617 0.50000000 5.00 7.00000000
## 66 1.39821766 0.15789474 0.45 0.83277592
## 67 -1.35369026 0.50000000 9.00 37.00000000
## 68 -1.04410062 0.31578947 0.30 0.72575251
## 69 -1.45688681 0.25000000 14.00 25.00000000
## 70 1.43261651 0.21052632 0.35 0.06354515
## 71 0.97396519 0.41666667 13.00 16.60000000
## 72 -0.25292709 0.21052632 0.45 0.04347826
## 73 0.51531387 0.50000000 3.00 36.00000000
## 74 0.85930236 0.26315789 0.65 0.63879599
## 75 -0.06946656 0.41666667 8.00 7.20000000
## 76 -0.18412939 0.21052632 0.30 0.33110368
## 77 0.21719051 0.50000000 7.00 34.20000000
## 78 0.10252768 0.21052632 0.40 0.78595318
## 79 -0.21852824 0.08333333 14.00 8.00000000
## 80 1.31795368 0.10526316 0.55 0.05685619
## 81 -1.05556690 0.25000000 8.00 41.80000000
## 82 1.42115023 0.15789474 0.30 0.26755853
## 83 -1.81234158 0.41666667 12.00 0.00000000
## 84 -0.45932019 0.31578947 0.55 0.79933110
## 85 -0.90650523 0.50000000 7.00 57.00000000
## 86 0.56117900 0.21052632 0.40 0.34448161
## 87 -0.31025851 0.16666667 7.00 51.80000000
## 88 0.03372998 0.10526316 0.30 0.66555184
## 89 -0.78037611 0.50000000 5.00 42.20000000
## 90 0.15985910 0.31578947 0.75 0.02675585
## 91 -1.19316230 0.58333333 14.00 33.80000000
## 92 3.31308693 0.26315789 0.50 0.33779264
## 93 -0.97530292 0.33333333 14.00 13.20000000
## 94 0.77903838 0.31578947 0.50 0.73244147
## 95 0.05666255 0.33333333 12.00 5.60000000
## 96 -1.62888106 0.15789474 0.60 0.07692308
## 97 0.29745449 0.41666667 9.00 17.20000000
## 98 -0.82624124 0.15789474 0.55 0.57525084
## 99 0.15985910 0.33333333 5.00 40.60000000
## 100 -0.59691558 0.00000000 0.50 0.53846154
## 101 0.35478591 0.25000000 10.00 39.40000000
## 102 -0.68864585 0.15789474 0.50 0.46153846
## 103 -0.19559568 0.08333333 13.00 30.00000000
## 104 -1.67474619 0.31578947 0.45 0.16387960
## 105 -0.51665160 0.25000000 13.00 1.00000000
## 106 2.22379004 0.21052632 0.55 0.81605351
## 107 0.02226370 0.33333333 10.00 7.60000000
## 108 1.90273411 0.10526316 0.60 0.15384615
## 109 -1.80087530 0.33333333 12.00 27.40000000
## 110 -0.05800028 0.31578947 0.10 0.86622074
## 111 0.49238130 0.25000000 9.00 30.20000000
## 112 0.88223493 0.31578947 0.50 0.79933110
## 113 -1.07849947 0.00000000 13.00 14.40000000
## 114 -0.17266311 0.36842105 0.30 0.34448161
## 115 1.60461076 0.58333333 8.00 40.80000000
## 116 0.30892078 0.15789474 0.65 0.58193980
## 117 0.84783608 0.50000000 11.00 5.40000000
## 118 0.45798245 0.26315789 0.45 0.24749164
## 119 -1.36515655 0.41666667 6.00 49.60000000
## 120 1.14595944 0.15789474 0.20 0.51839465Entre las opciones interesantes para realizar estadísticas descriptivas esta la función summarise(), la cual usaremos en la siguiente actividad:
#Actividad 5
tib.i %>%
select(Biomasa) %>%
summarise(Biomasa_mean=mean(Biomasa),Biomasa_datos=n()) ## Biomasa_mean Biomasa_datos
## 1 5.075556 90tib.i %>%
group_by(Fertilización) %>%
select(Biomasa) %>%
summarise(Biomasa_mean= mean(Biomasa),Biomasa_datos=n())## Adding missing grouping variables: `Fertilización`## # A tibble: 2 x 3
## Fertilización Biomasa_mean Biomasa_datos
## <chr> <dbl> <int>
## 1 FI 5.17 54
## 2 FO 4.93 36tib.i %>%
group_by (Fertilización) %>%
select(Biomasa) %>%
summarise(C1=quantile(Biomasa,0.10),
C2= quantile(Biomasa,0.20),
C3=quantile(Biomasa, 0.30),
C4=quantile(Biomasa,0.40),
C5=quantile(Biomasa,0.50))## Adding missing grouping variables: `Fertilización`## # A tibble: 2 x 6
## Fertilización C1 C2 C3 C4 C5
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI 4.15 4.60 4.82 4.86 5.08
## 2 FO 3.66 4.33 4.60 4.78 4.98tib.i %>%
group_by (Fertilización,Plaga) %>%
select(Biomasa) %>%
summarise(Media=mean(Biomasa),
Mediana=median(Biomasa),
Maximo=max(Biomasa),
Minimo=min(Biomasa),
Des_tipica=sd(Biomasa),
Des_media=mean(abs(Biomasa-mean(Biomasa))),
Media_T=mean(Biomasa,trim=0.5),
Varianza=var(Biomasa))## Adding missing grouping variables: `Fertilización`, `Plaga`## `summarise()` has grouped output by 'Fertilización'. You can override using the `.groups` argument.## # A tibble: 4 x 10
## # Groups: Fertilización [2]
## Fertilización Plaga Media Mediana Maximo Minimo Des_tipica Des_media Media_T
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI ausente 5.42 5.58 6.96 3.98 1.03 0.814 5.58
## 2 FI presente 5.13 5.00 7.91 3.48 0.818 0.592 5.00
## 3 FO ausente 4.70 4.80 5.73 3.47 0.768 0.617 4.80
## 4 FO presente 5.01 5.02 6.41 3.43 0.802 0.618 5.02
## # ... with 1 more variable: Varianza <dbl>tib.i %>%
select(Biomasa,Fertilización, Plaga, Estatus) %>%
group_by(Fertilización, Plaga,Estatus) %>% filter(Estatus=="S") %>%
summarise(Media=mean(Biomasa),
Mediana=median(Biomasa),
Maximo=max(Biomasa),
Minimo=min(Biomasa),
Des_tipica=sd(Biomasa),
Des_media=mean(abs(Biomasa-mean(Biomasa))),
Media_T=mean(Biomasa,trim=0.5),
Varianza=var(Biomasa)) ## `summarise()` has grouped output by 'Fertilización', 'Plaga'. You can override using the `.groups` argument.## # A tibble: 4 x 11
## # Groups: Fertilización, Plaga [4]
## Fertilización Plaga Estatus Media Mediana Maximo Minimo Des_tipica Des_media
## <chr> <chr> <ord> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI ausente S 6.06 6.06 6.06 6.06 NA 0
## 2 FI presente S 4.93 4.94 6.01 3.48 0.702 0.538
## 3 FO ausente S 4.66 4.71 5.73 3.47 0.975 0.755
## 4 FO presente S 4.92 5.06 6.41 3.43 0.853 0.604
## # ... with 2 more variables: Media_T <dbl>, Varianza <dbl>-Con la tableta con faltantes use la función drop na() para sacar los faltantes y comparelas estadísticas obtenidas en el item anterior con y sin faltantes
tib.i %>%
select(Biomasa,Fertilización, Plaga, Estatus) %>%
group_by(Fertilización, Plaga,Estatus) %>% filter(Estatus=="S") %>%
summarise(Media=mean(Biomasa),
Mediana=median(Biomasa),
Maximo=max(Biomasa),
Minimo=min(Biomasa),
Des_tipica=sd(Biomasa),
Des_media=mean(abs(Biomasa-mean(Biomasa))),
Media_T=mean(Biomasa,trim=0.5),
Varianza=var(Biomasa)) %>%
drop_na()## `summarise()` has grouped output by 'Fertilización', 'Plaga'. You can override using the `.groups` argument.## # A tibble: 3 x 11
## # Groups: Fertilización, Plaga [3]
## Fertilización Plaga Estatus Media Mediana Maximo Minimo Des_tipica Des_media
## <chr> <chr> <ord> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI presente S 4.93 4.94 6.01 3.48 0.702 0.538
## 2 FO ausente S 4.66 4.71 5.73 3.47 0.975 0.755
## 3 FO presente S 4.92 5.06 6.41 3.43 0.853 0.604
## # ... with 2 more variables: Media_T <dbl>, Varianza <dbl>-Filtre los datos seleccionando solo las plantas afectadas o muy afectadas.Use el operador %in %
tib.i %>%
select(Biomasa,Fertilización, Plaga, Estatus) %>%
group_by(Fertilización, Plaga,Estatus) %>% filter(Estatus%in%c("PA","MA")) %>%
summarise(Media=mean(Biomasa),
Mediana=median(Biomasa),
Maximo=max(Biomasa),
Minimo=min(Biomasa),
Des_tipica=sd(Biomasa),
Des_media=mean(abs(Biomasa-mean(Biomasa))),
Media_T=mean(Biomasa,trim=0.5),
Varianza=var(Biomasa)) ## `summarise()` has grouped output by 'Fertilización', 'Plaga'. You can override using the `.groups` argument.## # A tibble: 8 x 11
## # Groups: Fertilización, Plaga [4]
## Fertilización Plaga Estatus Media Mediana Maximo Minimo Des_tipica Des_media
## <chr> <chr> <ord> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI ausente PA 5.50 5.41 6.15 4.93 0.615 0.436
## 2 FI ausente MA 5.2 4.93 6.96 3.98 1.43 1.16
## 3 FI presente PA 5.10 4.86 6.64 3.84 0.716 0.533
## 4 FI presente MA 5.42 5.16 7.91 3.6 1.06 0.756
## 5 FO ausente PA 4.99 4.99 5.51 4.46 0.525 0.351
## 6 FO ausente MA 4.49 4.62 5.29 3.56 0.872 0.62
## 7 FO presente PA 5.50 5.52 6.27 4.74 0.655 0.505
## 8 FO presente MA 4.81 4.77 6.26 3.44 0.779 0.601
## # ... with 2 more variables: Media_T <dbl>, Varianza <dbl>tib.i_complete <- tib.i[complete.cases(tib.i),]
tib.i_complete## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 5.33 17 8 245 presente S FO
## 2 4.73 14 16 284 presente PA FI
## 4 4.86 16 7 104 presente PA FI
## 6 6.35 19 15 276 presente PA FI
## 7 4.10 15 9 214 ausente MA FI
## 8 6.17 14 12 22 presente PA FO
## 9 7.91 17 11 106 presente MA FI
## 10 4.93 17 9 162 ausente PA FI
## 11 5.19 16 11 17 presente PA FI
## 12 4.62 18 12 244 ausente MA FO
## 13 4.50 12 11 166 presente MA FO
## 14 5.07 16 13 33 presente MA FO
## 15 5.45 18 9 213 presente PA FI
## 16 5.41 18 6 40 ausente PA FI
## 17 4.88 15 10 261 presente S FO
## 18 5.20 14 11 86 presente S FO
## 19 5.04 16 11 43 presente MA FI
## 20 5.21 18 8 176 presente PA FI
## 21 6.26 15 7 85 presente MA FO
## 22 6.41 16 8 31 presente S FO
## 23 3.47 14 13 193 ausente S FO
## 24 3.43 17 18 295 presente S FO
## 25 4.92 13 10 209 presente S FO
## 26 5.29 15 14 179 ausente MA FO
## 27 4.52 16 6 296 presente PA FI
## 28 3.44 17 13 5 presente MA FO
## 29 4.75 14 8 264 presente MA FI
## 30 5.09 16 16 280 ausente S FO
## 31 5.25 15 9 108 presente PA FI
## 32 4.30 15 12 177 presente MA FO
## 33 6.24 15 10 254 presente PA FI
## 34 5.16 16 9 116 presente S FI
## 35 4.95 16 7 110 presente S FI
## 36 3.98 19 15 174 ausente MA FI
## 37 6.15 18 9 188 ausente PA FI
## 38 4.62 18 9 140 presente S FO
## 39 5.58 17 20 211 presente PA FO
## 40 4.23 18 8 290 presente MA FO
## 41 4.57 15 14 10 presente MA FO
## 42 5.47 18 4 185 presente PA FO
## 43 6.96 16 12 249 ausente MA FI
## 44 5.42 17 10 79 presente MA FO
## 45 6.27 16 8 24 presente PA FO
## 46 4.73 17 7 117 presente S FI
## 47 4.46 18 7 76 ausente PA FO
## 48 5.11 16 9 240 presente PA FI
## 49 4.85 13 14 155 presente MA FI
## 50 5.22 15 11 257 presente S FO
## 51 5.51 16 9 108 presente MA FI
## 52 4.85 18 1 47 presente PA FI
## 53 4.33 16 10 21 ausente S FO
## 54 5.16 16 6 208 presente MA FI
## 55 5.78 18 12 62 presente S FI
## 56 6.06 19 10 94 ausente S FI
## 57 4.94 16 13 97 presente S FI
## 58 3.48 15 14 136 presente S FI
## 59 4.83 13 15 45 presente PA FI
## 60 5.51 18 11 146 ausente PA FO
## 61 3.99 16 10 178 presente PA FI
## 62 5.79 18 11 244 presente MA FI
## 63 4.78 17 11 115 presente PA FO
## 64 4.64 17 12 125 presente PA FI
## 65 3.56 18 10 54 ausente MA FO
## 66 5.92 17 14 185 presente S FI
## 67 3.60 15 13 28 presente MA FI
## 68 5.76 18 12 32 ausente MA FI
## 69 4.97 18 3 264 presente MA FO
## 70 4.87 19 7 108 presente MA FI
## 71 4.80 16 10 18 presente PA FI
## 72 4.44 15 15 252 presente S FI
## 73 3.75 17 14 167 presente S FO
## 74 6.02 15 5 160 presente MA FI
## 75 4.82 16 10 118 presente PA FI
## 76 4.26 15 15 251 presente S FI
## 77 5.73 16 9 144 ausente S FO
## 78 5.48 16 9 159 presente S FO
## 79 4.55 17 10 24 presente S FI
## 80 6.42 19 9 209 presente MA FI
## 81 3.84 18 10 190 presente PA FI
## 82 4.99 13 10 150 ausente PA FO
## 83 5.33 15 11 202 presente MA FO
## 84 5.75 17 8 263 presente PA FI
## 85 4.74 19 16 158 presente PA FO
## 86 5.16 18 16 13 presente MA FI
## 87 6.64 18 7 104 presente PA FI
## 88 5.32 17 20 267 presente S FI
## 89 5.15 15 10 58 presente S FI
## 90 4.85 15 9 162 presente PA FItib.iwf=tib.i[,-(2:3),drop=FALSE]
head(tib.iwf)## Biomasa Hojas.d Plaga Estatus Fertilización
## 1 5.33 245 presente S FO
## 2 4.73 284 presente PA FI
## 3 6.01 NA presente S FI
## 4 4.86 104 presente PA FI
## 5 4.37 196 presente S FI
## 6 6.35 276 presente PA FItib.c %>%
select(contains("d"))## Flores.d Hojas.d
## 1 9 140
## 2 8 31
## 3 9 144
## 4 12 286
## 5 11 257
## 6 7 110
## 7 15 252
## 8 8 245
## 9 10 24
## 10 18 295
## 11 16 196
## 12 7 33
## 13 12 62
## 14 14 167
## 15 10 261
## 16 11 86
## 17 10 299
## 18 10 94
## 19 9 116
## 20 13 193
## 21 15 251
## 22 13 97
## 23 14 136
## 24 9 159
## 25 16 164
## 26 10 58
## 27 10 75
## 28 14 185
## 29 17 251
## 30 10 251
## 31 7 117
## 32 20 267
## 33 7 181
## 34 8 125
## 35 8 243
## 36 16 280
## 37 14 115
## 38 9 286
## 39 10 21
## 40 10 209
## 41 15 276
## 42 11 146
## 43 7 104
## 44 12 125
## 45 6 296
## 46 9 213
## 47 9 108
## 48 9 162
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